- •1. Интелект, разум, интеллектные и интеллектуальные системы, процессы интеллектуализации.
- •2. Развитие исследований в области искусственного интеллекта (этапы; области применения; направления исследований; проблемы и перспективы).
- •Перспективы искусственного интеллекта
- •3. Экспертные системы – основная разновидность прикладных интеллектуальных систем. Инженерия знаний. Характеристика эс.
- •4. Типовая структура экспертной системы.
- •5. Особенности разработки экспертной системы.
- •6. Классификация интеллектуальных систем.
- •7. Характеристика знаний. Отличия знаний от данных.
- •8. Представление знаний в виде фреймов
- •9. Семантические сети. Пример
- •Продукционные модели. Пример
- •10. Логические модели. Исчисление предикатов. Пример.
- •Логика первого порядка как формальная модель рассуждений
- •12. Процесс приобретения знаний при разработке экспертных систем.
- •13. Методы извлечения знаний у эксперта.
- •14. Обобщенная модель нейрона
- •15. Однонаправленные нейронные сети
- •16. Обучение перцептрона. Алгоритм обратного распространения
- •19. Нейронные сети Хопфилда
- •20. Архитектура нейронной сетиго
- •21. Экономика знаний и интеллектуальное управление
- •22. Механизм логического вывода в прод. Системах.
- •23. Механизм логического вывода в сетевых системах.
- •24. Механизм логического вывода во фреймовых системах.
- •25. Нечеткие рассуждения (абдукция) – альтернатива логическим методам.
- •26. Нечеткая и лингвистическая переменные. Операции с нечеткими множествами.
- •27. Поиск решений в условиях неопределенности. Вероятностная байесовская логика.
- •1. Вероятностный подход при работе с неопределенностью
- •2. Подход, основанный на теории свидетельств
- •3. Подход теории возможностей
- •28. Реализация функций объяснения, обоснования и прогнозирования в иис
- •29. Инструментальные средства иис. Выбор инструментария.
- •30. Эвристические процедуры поиска на графе
- •3 1. Личности в исследовании интеллектуальных систем.
9. Семантические сети. Пример
Термин «семантическая» означает «смысловая», а сама семантика — это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают, то есть наука, определяющая смысл знаков.
Семантическая сеть — это ориентированный граф, вершины которого — понятия, а дуги — отношения между ними. В качестве понятий обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения — это связи типа «это» («АКО — A-Kind-Of», «is»), «имеет частью» («has part»), «принадлежит», «любит».
Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений:
• класс — элемент класса (класс работников — менеджер);
• свойство — значение (образование — высшее);
• пример элемента класса (менеджер — Иванов И.И.).
Можно предложить несколько классификаций семантических сетей, связанных с типами отношений между понятиями.
1. По количеству типов отношений:
а) однородные (с единственным типом отношений);
б) неоднородные (с различными типами отношений).
2. По типам отношений:
а) бинарные (в которых отношения связывают два объекта);
б) n-арные (в которых есть специальные отношения, связывающие более двух понятий).
Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения:
• связи типа «часть—целое» («класс—подкласс», «элемент—множество», ...);
• функциональные связи (определяемые обычно глаголами «производит», «влияет», . . . );
• количественные (больше, меньше, равно, . . . );
• пространственные (далеко от, близко от, за, под, над, . . . );
• временные (раньше, позже, в течение, . . . );
• атрибутивные связи (иметь свойство, иметь значение);
• логические связи (и, или, не);
• лингвистические связи.
Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, отражающей поставленный запрос к базе.
Данная модель представления знаний была предложена американским психологом Куиллианом. Основным ее преимуществом является то, что она более других соответствует современным представлениям об организации долговременной памяти человека. Недостатком этой модели является сложность организации процедуры поиска вывода на семантической сети.
Продукционные модели. Пример
В модели знаний на основе продукций знания представлены совокупностью правил в формате «ЕСЛИ - ТО».
Как правило, задача, формулируемая для продукционной системы, имеет одну из следующих структур
<S°,Sf -?>, (1.1)
<S0 - ?, Sf >, (1.2)
<S°,Sf, A - ?>, (1.3)
<S°,Sf - ?, A - ?>, (1.4)
где S0 - начальная ситуация, Sf - конечная (желаемая, требуемая ситуация), А -алгоритм (последовательность выполняемых продукций), переводящий систему из состояния S0 в состояние Sf.
Задача (1.1) связана с определением ситуации (состояния) Sf, удовлетворяющей некоторому критерию, которая может быть получена из заданной начальной ситуации.
Задача (1.2) является обратной по отношению к предыдущей.
Задача (1.3) заключается в отыскании алгоритма преобразования начальной ситуации в конечную.
Задача (1 .4) представляет обобщение задач (1 .1) и (1 .3).
Продукции удачно моделируют человеческий способ рассуждений при решении проблем. Поэтому продукции широко используются во многих действующих ЭС.
Продукционные системы впервые изобретены Постом в 1941 г. Продукция в системе Поста имеет следующую схему
(1.5)
где t1,t2,...,tn называются посылками, а t заключением продукции.
Применение схемы (1.5) основывается на подстановке цепочек знаков вместо всех переменных, причем вместо вхождений одной и той же переменной подставляется одна и та же цепочка.
Иерархическое разбиение множества продукций позволяет более эффективно организовать их выполнение, существенно сократив затраты на перебор множества продукций при проверке условий их срабатывания, что определяет дополнительный интерес к продукционным системам.
В рамках этой модели продукция определяется четверкой:
P = < L, C, N, A >,
где L - метка; С - условие применимости; N - ядро продукции; А - постдействие. Следующий пример демонстрирует полную продукцию:
МЕТКА: R26 Использование зонтика
УСЛОВИЕ: ЕСЛИ (идет дождь)
ДЕЙСТВИЕ (ЯДРО ПРОДУКЦИИ): ТО (возьмите зонтик)
ОБЪЯСНЕНИЕ (ПОСТДЕЙСТВИЕ): (зонтик предохраняет от дождя)
Продукция может быть записана также в следующем виде:
(i): P; A => B; Q,
здесь i - номер продукции, с помощью которого данная продукция выделяется из множества продукций. В качестве номера (имени) может выступать некоторая лексема, отражающая суть продукции.
A ==B - ядро продукции. Символ == трактуется как знак логического следования В из истинного А. (Если А не истинно, то о В ничего сказать нельзя).
Р - условие применимости ядра продукции (предусловие правила).
Q - постусловие, которое описывает действия и процедуры, выполняемые после реализации ядра.
